我们完成了文章画像和用户画像的构建，画像数据主要是提供给召回阶段的各种召回算法使用。接下来，我们还要为排序阶段的各种排序模型做数据准备，通过特征工程将画像数据进一步加工为特征数据，以供排序模型直接使用。我们可以将特征数据存储到 Hbase 中，这里我们先在 Hbase 中创建好 ctr_feature_article 表 和 ctr_feature_user 表，分别存储文章特征数据和用
相似矩阵定义特征值的一个重要应用是，他能将A进行对角化，得到：Λ=S−1AS
Λ=S−1AS（假如存在S逆的话）。如果我们将S替换为一般的矩阵M（存在逆矩阵），得到：B=M−1AM
B=M−1AM，我们说B与A相似（当然A与B也相似，相似是相互的）。当然，A与Λ是相似的。相似矩阵的特征值相同为什么要讨论相似矩阵？因为我们要带出一个重要结论：相似矩阵的特征值相同（但特征向量不同，见下
VC实现对不同信号波形相似程度的判别摘要：本文介绍了利用相关对信号波形进行相似程度的判别方法。通过该技术可以对采集到的多种类型的数据信号间的相似度进行判别。本算法由Microsoft Visual C++ 6.0实现。 一、 引言 在工程上我们经常要判断某设备产生的实际波形信号是否能同预先设
矩阵树定理 Matrix Tree
矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\)，接着根据矩阵树定理，用\(A\)计算出生成树个数。
1.无向图的生成树计数
对于给定的可含重边的连通无向图\(G\)，求其生成树的个数。求法如下：
定义度数矩阵\
Abstract短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性，很多领域内都有它的身影，比如：信息检索（information retrieval）、问答系统（question answering system）、对话系统（dialogue system）。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型，它使用神经网络将文本表示为特征向量，然后使
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2023-12-05 20:28:49
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Solr6.2默认相似性算法检索匹配得分高于5.1版本问题分析注意： 我们之前使用的solr版本是solr5.1，分词器使用的是jcseg1.9.6，后续接触了Solr6.2，分词器使用的是jcseg2.6.0，发现同一个Oracle库的同一套表数据，分别使用solr5.1和solr6.2版本的模板collection配置集做相同的字段配置并成功做索引后，做相同查询，solr6.2检索文档scor
导读在之前的文章图像处理中常用的相似度评估指标中，我们介绍了通过MSE、PSNR、SSIM以及UQI等指标来计算图像之间的相似度。但是，在使用这些算法计算图像相似的时候两张图像的size必须一致，而且这些算法对于图像的旋转、缩放、平移、仿射变换以及光照强度等都是不鲁棒的。这篇文章我们来介绍几个更加鲁棒的图像相似度计算的算法，SIFT、SURF以及ORB三种算法，它们都是基于特征点的提取来计算图像之
一、相似度Similarity序列的分析离不开相似度这个指标，相似度比较高的序列往往具有相似的结构、执行相似的功能。所以用未知序列blast得到的结果可以对未知序列进行推测。当两个序列非常相似时，生物学家称之为同源。然而有一点不明确，就是什么程度的相似可以称之为“非常”相似呢？书上说一般长度为100以上核苷酸序列或者氨基酸序列，序列之间的一致度(identical)大于70%(nt)或25%(aa
文章目录一 特征值1.1 定义1.2 性质1.3 求法二 正交基2.1 正交分解定理2.2 施密特正交化三 相似矩阵3.1 定义3.2 性质3.3 判断3.4 求法四 特殊矩阵4.1 正交矩阵4.2 实对称矩阵五 对角化理论5.1 定义5.2 性质5.3 判断5.4 求法综合题型求特征值(及向量)性质运用矩阵相似对角化矩阵的幂特征值求矩阵其他 应用：求幂，对角化，二次型，动力系统等等 一 特征
在进行特征选择的时候我们要衡量特征和我们的目标之间的相似性，有很多的方法可以衡量，下面介绍一些使用filter特征选择方法的时候能够使用的方法，更多的特征选择方法可以参考我的另一个博客特征选择。 filter特征选择方法是：特征选择的过程和模型的训练过程没有直接关系，使用特征本身的信息来进行特征选择。 参考这篇文章给出下图所示的特征度量方法： 1：相
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2023-12-18 15:23:56
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本文参考《推荐系统实践》中基于用户的协同过滤算法内容。基于老师上课讲解，自己实现了其中的代码，了解了整个过程。 UserCF算法实现实现原理模拟数据两两用户之间计算优化后的倒查表方式计算用户相似度采用惩罚热门物品和倒查表方式计算用户相似度方法推荐函数 实现原理基于用户的协同过滤算法： 第一步，找到和目标用户兴趣相似的用户集合第二步，找到这个集合中的用户喜欢的物品，然后过滤掉目标用户已经看到过或听说
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2023-12-18 06:00:38
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文章目录1 摘要2 引言2.1 现有研究2.2 本文的研究3 基于语义相似的水文时间序列相似性挖掘3.1 什么是语义3.2 小波变换3.3 水文时间序列语义模式表示3.3.1 极值点线性分段表示3.3.2 基于小波变换的时间序列语义模式表示4 实验验证4.1 数据部分4.2 对比实验4.2.1 对比实验结果14.2.2 对比实验结果24.3 说明小波变换的重要性5 总结 写在前面：《基于语义相似
# Python 相似性矩阵
相似性矩阵在数据分析和机器学习中起着重要的作用。它可以帮助我们衡量和比较不同数据点之间的相似性。在Python中，我们可以使用各种库和算法来计算和构建相似性矩阵。本文将介绍相似性矩阵的概念，讨论一些常用的相似性度量方法，并提供代码示例来演示如何计算和可视化相似性矩阵。
## 什么是相似性矩阵？
相似性矩阵是一个方阵，其中的元素表示不同数据点之间的相似度。它可以用
原创
2023-09-14 04:31:54
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## Python中的图像相似性
在图像处理领域，图像相似性是一个非常重要的概念。图像相似性可以用来比较两幅图像之间的相似程度，通常被用于图像检索、图像分类和图像去重等领域。在Python中，我们可以利用一些库来计算图像之间的相似性，如OpenCV和PIL。
### 图像相似性的计算方法
图像相似性的计算方法有很多种，常用的包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、结构相
# Python 语义相似性科普
在自然语言处理(NLP)中，语义相似性是衡量两个文本片段语义内容相似程度的一个重要概念。它广泛应用于信息检索、文本分类、推荐系统、问答系统等领域。Python作为一门强大的编程语言，提供了众多工具和库，以便于我们计算和处理语言的语义相似性。
## 什么是语义相似性？
语义相似性衡量的是两个文本在意义上的接近程度。例如，句子“猫在树上”和“猫在屋顶上”在表面结
K近邻模型由三个基本要素组成： 距离度量； k值的选择； 分类决策规则K近邻算法的核心在于找到实例点的邻居。 估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)，相似性度量方法有：欧氏距离、余弦夹角、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。 欧氏距离 欧氏距离(EuclideanDistance)是最易于理解的一种距离计算
# Python空间相似性
在数据分析和机器学习领域，我们经常会遇到需要计算不同空间之间的相似性的问题。在Python中，我们可以使用一些库来计算空间相似性，比如numpy和scikit-learn。本文将介绍如何使用这些库来计算空间相似性，并给出代码示例。
## 什么是空间相似性
空间相似性是指两个向量或矩阵之间的相似程度。在数据分析中，我们通常使用空间相似性来比较不同数据点之间的相似性。
# 图像相似性与 Python 的应用
在计算机视觉领域，图像相似性是一个重要的话题。我们经常需要判断两幅图像是否相似，或者在一幅图像中找到与另外一幅图像最相似的区域。本文将介绍如何使用 Python 来实现图像相似性检测，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像相似性？
图像相似性是指两幅图像之间的相似程度。相似性可以通过多种方式进行度量，包括：
1. **视觉相似性**：肉眼可见的相似
这是一篇阅读笔记。 原文 An Introduction to Sequence Similarity (“Homology”) Searching by William R. Pearson（ 原文地址），作者是FASTA格式的发明者之一。同源 Homology定义In biology, homology is similarity due to shared ancestry between
文章目录欧式距离标准化欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离余弦距离马氏距离海明距离杰卡德距离相关距离信息熵基于核函数的度量 相似性度量是机器学习中一个非常基础的概念：是评定两个事物之间相似程度的一种度量，尤其是在聚类、推荐算法中尤为重要。其本质就是一种量化标准。在机器学习中主要是用于衡量样本之间的相似程度。 为什么要有一个衡量标准？这世间万物都是公说公有理，婆说婆有理，而这衡量标准
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2023-09-04 22:25:44
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